aws / aws/sagemaker-python-sdk
ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Merge moyen
- 1 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 35
Description
**Describe the feature you'd like**
When constructing SageMaker pipelines, I want to construct steps that sequence Training jobs (TrainingStep) and Inference jobs (ModelStep and TransformStep) together. As part of this, I would use `add_depends_on` from the TrainingStep to allow me to string together tasks. However, we cannot do the same for ModelStep. It has to be passed via the `depends_on` parameter during initialization.
**How would this feature be used? Please describe.**
```
def setup(…):
model_step = ModelStep(…)
transform_step = TransformStep(…, model_step…)
model_step.add_depends_on(other_steps)
```
**Describe alternatives you've considered**
I am forced to pass in dependencies throughout my abstractions, rather than construct the model_step first, and then add dependencies later.
**Additional context**
happy to add more details if needed.
Guide de contribution
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Piste de recherche
Commencez par localiser les points d’entrée ModelStep, TrainingStep et TransformStep mentionnés dans l’issue, puis comparez la manière dont TrainingStep gère add_depends_on avec le paramètre d’initialisation depends_on de ModelStep. Confirmez l’utilisation demandée en construisant la séquence de pipeline présentée et en vérifiant que la dépendance résultante est conservée.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- aws, python
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 25/100